Nếu mô hình quá nhỏ, việc tăng số layer và neuron có thể giúp giảm underfitting ra sao?

Khái niệm underfitting và lý do mô hình nhỏ dễ gặp vấn đề

Underfitting xảy ra khi mô hình có độ phức tạp thấp. Mô hình chỉ học được những đường khớp tuyến tính hoặc quan hệ đơn giản, trong khi dữ liệu thực tế thường chứa nhiều đặc điểm phi tuyến. Một mạng có quá ít tầng hoặc quá ít neuron thường giới hạn khả năng học các biểu diễn sâu hơn. Điều đó khiến sai số trên tập train và test đều cao.

Tăng số layer và neuron giúp gì?

Khi tăng layer hoặc tăng số neuron, mô hình có thể học được các biểu diễn trừu tượng hơn. Các tầng phía sau có khả năng tổng hợp đặc trưng từ tầng trước, tạo thành chuỗi xử lý từ đơn giản → phức tạp.

Một cách dễ hình dung:

Các tầng đầu học đặc trưng cơ bản.
Tầng giữa học các liên kết phức tạp hơn.
Tầng sâu nhất tổng hợp để đưa ra dự đoán.

Điều này liên quan đến tư duy xây dựng mô hình trong các module Pre-Deep Learning và Deep Learning: việc thêm layer sẽ thay đổi độ phức tạp mô hình, giúp mô hình tiến gần hơn đến dạng phù hợp với quy luật thật của dữ liệu.

Ví dụ thực tế

Giả sử bạn xử lý bài toán nhận diện chữ viết tay. Nếu dùng mô hình chỉ có một lớp ẩn với 16 neuron, mô hình thường chỉ học được các đường nét tổng quát, không đủ để phân biệt những điểm tinh tế giữa chữ “3” và chữ “8”. Khi tăng số lượng neuron lên 128 hoặc thêm 2–3 layer, mô hình bắt đầu học được cấu trúc vi mô như độ cong, góc chuyển nét, hoặc mẫu pixel phức tạp hơn. Đây là cách giảm underfitting bằng cách gia tăng khả năng mô hình biểu diễn dữ liệu.

Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Trong các hệ thống thực tế, việc tăng layer không phải chỉ để “cho mạnh hơn”. Nó liên quan đến nhiều yếu tố:

Dữ liệu có đủ lớn để mô hình học không.
Tài nguyên tính toán có cho phép hay không.
Bài toán đòi hỏi mức độ biểu diễn phức tạp đến mức nào.
Quá trình tối ưu, lựa chọn hàm mất mát, kế thừa từ các bước nền như Python, NumPy, hay ML cơ bản.

Đây là cách tư duy thường gặp trong pipeline từ data → model → evaluation của các module ML1–ML2, Pre-Deep Learning và Deep Learning.

Liên hệ kiến thức nền

Trong lộ trình AI, việc hiểu rõ underfitting liên quan trực tiếp đến:

Toán ứng dụng và tối ưu trong các module nền.
Các thuật toán ML cơ bản như regression, classification.
Cách hoạt động của layer, activation, regularization trong Deep Learning.

Những nền tảng này giúp giải thích rõ tại sao tăng độ phức tạp của mạng ảnh hưởng đến khả năng học.

Gợi ý học thuật cho người mới bắt đầu

Bạn có thể thử xây dựng các mô hình có cấu trúc khác nhau trên cùng một bộ dữ liệu và so sánh sai số. Cách này giúp quan sát trực tiếp tác động của việc thay đổi số layer hoặc neuron.

Hỏi đáp nhanh về chủ đề

Tăng số layer có luôn giảm underfitting không?
Không, chỉ khi mô hình quá đơn giản so với dữ liệu.
Thêm neuron có làm mô hình dễ overfitting hơn không?
Có thể, vì mô hình sẽ mạnh hơn và có khả năng nhớ dữ liệu.
Underfitting có xuất hiện khi dữ liệu bị thiếu đặc trưng không?
Có, vì mô hình không có đủ thông tin để học.
Batch size có ảnh hưởng đến underfitting không?
Ít ảnh hưởng, chủ yếu liên quan tốc độ hội tụ.

FAQ về chương trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.